Tractian:打造敏捷工程文化的GEAR框架

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Tractian公司采用敏捷工程文化,强调团队合作、快速迭代和实时反馈。他们提出GEAR框架,包括Git、Event-driven、Automation和Real-time四个部分,以提升开发效率和软件质量。通过Git进行版本控制,Event-driven实现组件间解耦,Automation提高自动化水平,Real-time提供实时反馈,打造高效敏捷开发流程。

在现代软件开发中,敏捷方法论已经成为一种流行的开发方式。它强调团队合作、快速迭代和及时反馈,以便更好地满足客户需求。Tractian是一个致力于打造敏捷工程文化的公司,他们提出了一个名为GEAR(Git、Event-driven、Automation、Real-time)的框架,用于支持他们的软件开发过程。本文将介绍Tractian的敏捷工程文化以及GEAR框架,并提供一些相关的源代码示例。

  1. 敏捷工程文化

Tractian注重团队合作和快速迭代,以实现高质量的软件交付。他们鼓励开发团队之间的良好沟通和合作,采用迭代式的开发方法,以便及时获取用户反馈并快速作出调整。此外,Tractian还强调自动化和实时反馈的重要性,以提高开发效率和质量。

  1. GEAR框架概述

GEAR框架由四个关键要素组成:Git、Event-driven、Automation和Real-time。下面我们将逐个介绍这些要素以及它们在Tractian的软件开发过程中的应用。

2.1 Git

Git是一个分布式版本控制系统,它支持团队协作和代码版本管理。在Tractian中,Git被广泛应用于代码仓库的管理和团队成员之间的代码协作。开发团队可以使用Git来跟踪代码变更、合并代码分支以及管理代码的发布。下面是一个简单的Git命令示例:

# 克隆代码仓库
git clone 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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